11 января 2025
Можно совмещать с основнои работои (от 10 часов в неделю)
Яндекс Практикум сервис онлайн-образования, где реально освоить востребованную цифровую профессию и найти стабильную работу. А технологии и команда экспертов помогают довести дело до конца.
Курс MLOps это интенсивная программа для специалистов с опытом в области машинного обучения, разработки программного обеспечения и инженерии данных. Он будет полезен как для тех, кто уже имеет опыт работы с машинным обучением, так и для тех, кто хочет расширить свои компетенции в этой области и стать более востребованным специалистом на рынке труда.Курс нацелен на прокачку и углубление навыков в области MLOps, включая разработку, развёртывание, мониторинг и управление ML-решениями в production-среде с использованием современных инструментов и методологий.
Сейчас команда находится в поисках автора, который будет писать текстовые уроки, включая практические задания. Если у вас есть опыт в MLOps и желание развивать обучение в этой сфере мы будем рады видеть вас в нашей команде!
Что делает автор?
- Создаёт материалы для новых курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами и продакт-менеджерами программы.
- Пишет тексты уроков, в которых поддерживает интерес студентов к обучению
- Улучшает существующий контент на основе обратной связи от студентов, экспертов сопровождения и редакторов.
- Разрабатывает дополнительные материалы (тренажёр, чек-листы, тесты, памятки, квизы) и тестовые задания для проверки знаний.
- Предлагает идеи, как улучшить усвоение материала.
- Участвует в проектировании программы.
Что мы ожидаем от вас?
- Опыт работ от года в роли DevOps, Data Science или Data Engineer с фокусом на MLOps.
- Понимание цикла и особенностей разработки ML-моделей.
- Опыт работы с инструментами полного цикла работы ML-моделей MLFlow, Kubeflow, AirFlow или аналогами.
- Опыт работы с контейнерными технологиями: Docker, Kubernetes, EKS, ECS.
- Опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana и так далее.
- Работа с СУБД Clickhouse, Hbase, Hive и Cassandra.
- Опыт работы с экосистемой Hadoop: Hive, Impala, HBase, Spark.
Что мы предлагаем?
- Ежемесячное вознаграждение. Размер вознаграждения обсуждаем на собеседовании.
- Удалённое сотрудничество. У нас нет офиса мы все работаем из разных городов, стран и даже в путешествиях.
- Возможность совмещать с другой работой. Мы предлагаем сотрудничество удалённо, от 10 часов в неделю. При этом нужно быть на связи в мессенджерах и иногда в Zoom.
- Возможность экспериментировать и принимать самостоятельные решения. Мы доверяем вашему опыту и не тратим время и силы друг друга на микроменеджмент.
- Осязаемые результаты деятельности. Главная метрика, по которой мы судим сами себя это процент студентов, которые находят работу после окончания курса (сейчас 69%).
- Небольшую дружную команду, которая отвечает за создание и выпуск контента. Мы поддерживаем друг друга и любим шутить.